基于深度学习的目标检测 普通的深度学习监督算法主要用来做分类,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位不仅仅要识别 ...
table margin: auto 谨以本文记录深度学习入门过程中学习的目标检测常见指标,如有错误还请朋友不吝指教 目标检测评价指标 mAP 如上图所示,绿颜色的为GT Box,红颜色的Predict Box。如果要正确检测出图中的猫和狗,那怎么才能算是正确的检测呢 下边的这三个标准是都需要看的: GT与预测框的IoU是否大于阈值 预测的类别是否正确 置信度是否大于阈值 交并比 IoU,Inte ...
2021-08-09 18:28 0 174 推荐指数:
基于深度学习的目标检测 普通的深度学习监督算法主要用来做分类,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位不仅仅要识别 ...
转:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6035514.html 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition ...
普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别 ...
一、IOU的概念 交集和并集的比例(所谓的交集和并集,都是预测框和实际框的集合关系)。如图: 二、Precision(准确率)和Recall(召回率)的概念 对于二分类问题,可将样例根据其真 ...
大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片。 现在做如下的定义 ...
交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度,是两个区域重叠部分面积占二者总面积(重叠部分只计算一次)的比例。如下图,两个矩形框的IoU是交叉面积(中间图片红色部分)与合并面积(右图红色部分)面积之比。 Iou的定义 在目标检测任务中,如果我们模型输出的矩形框与我们人工标注的矩形框的IoU值大于 ...
导言 随着深度学习和计算机视觉的快读发展,相关技术已经在诸多领域广泛应用。目标检测(Object Detection)作为图像理解中的重要一环,其任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。 1 什么是目标检测 目标检测的任务是找出图像中所 ...
交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 计算公式: 附核心代码 ...